Examen

EXAMEN

1. Crear una funci ́on que permita calcular el ́angulo entre las rectas L1 y L2 teniendo sus pendientes como

Anguloentredosrectas<-function(m1,m2,Interseccion=TRUE){if(Interseccion!=FALSE){print((m2-m1)/(1+m1*m2))
  }else{print("Indeterminado")}}
Anguloentredosrectas(1,1,F)

## [1] "Indeterminado"

Anguloentredosrectas(1,1)

## [1] 0

3.

a)

Frutas<-read.csv("D:\\Users\\MARLON\\Downloads\\dataset-fruits.csv")
View(Frutas)
Frutas$ï.._id<-NULL
Frutas

##     paisorigen_id   pais_origen producto paisdestino_id pais_destino aÃ.o
## 1             210       Ecuador   Banana             32    Argentina 2013
## 2             202       Bolivia   Banana             32    Argentina 2013
## 3             221      Paraguay   Banana             32    Argentina 2013
## 4             203        Brasil   Banana             32    Argentina 2013
## 5              NA         Otros   Banana             32    Argentina 2013
## 6             210       Ecuador   Banana             32    Argentina 2014
## 7             202       Bolivia   Banana             32    Argentina 2014
## 8             221      Paraguay   Banana             32    Argentina 2014
## 9             203        Brasil   Banana             32    Argentina 2014
## 10             NA         Otros   Banana             32    Argentina 2014
## 11            210       Ecuador   Banana             32    Argentina 2015
## 12            202       Bolivia   Banana             32    Argentina 2015
## 13            221      Paraguay   Banana             32    Argentina 2015
## 14            203        Brasil   Banana             32    Argentina 2015
## 15             NA         Otros   Banana             32    Argentina 2015
## 16            210       Ecuador   Banana             32    Argentina 2016
## 17            202       Bolivia   Banana             32    Argentina 2016
## 18            221      Paraguay   Banana             32    Argentina 2016
## 19            203        Brasil   Banana             32    Argentina 2016
## 20             NA         Otros   Banana             32    Argentina 2016
## 21            210       Ecuador   Banana             32    Argentina 2017
## 22            202       Bolivia   Banana             32    Argentina 2017
## 23            221      Paraguay   Banana             32    Argentina 2017
## 24            203        Brasil   Banana             32    Argentina 2017
## 25             NA         Otros   Banana             32    Argentina 2017
## 26            210       Ecuador   Ananá             32    Argentina 2013
## 27            203        Brasil   Ananá             32    Argentina 2013
## 28            221      Paraguay   Ananá             32    Argentina 2013
## 29            202       Bolivia   Ananá             32    Argentina 2013
## 30            206    Costa Rica   Ananá             32    Argentina 2013
## 31             NA         Otros   Ananá             32    Argentina 2013
## 32            210       Ecuador   Ananá             32    Argentina 2014
## 33            203        Brasil   Ananá             32    Argentina 2014
## 34            221      Paraguay   Ananá             32    Argentina 2014
## 35            202       Bolivia   Ananá             32    Argentina 2014
## 36            206    Costa Rica   Ananá             32    Argentina 2014
## 37             NA         Otros   Ananá             32    Argentina 2014
## 38            210       Ecuador   Ananá             32    Argentina 2015
## 39            203        Brasil   Ananá             32    Argentina 2015
## 40            221      Paraguay   Ananá             32    Argentina 2015
## 41            202       Bolivia   Ananá             32    Argentina 2015
## 42            206    Costa Rica   Ananá             32    Argentina 2015
## 43             NA         Otros   Ananá             32    Argentina 2015
## 44            210       Ecuador   Ananá             32    Argentina 2016
## 45            203        Brasil   Ananá             32    Argentina 2016
## 46            221      Paraguay   Ananá             32    Argentina 2016
## 47            202       Bolivia   Ananá             32    Argentina 2016
## 48            206    Costa Rica   Ananá             32    Argentina 2016
## 49             NA         Otros   Ananá             32    Argentina 2016
## 50            210       Ecuador   Ananá             32    Argentina 2017
## 51            203        Brasil   Ananá             32    Argentina 2017
## 52            221      Paraguay   Ananá             32    Argentina 2017
## 53            202       Bolivia   Ananá             32    Argentina 2017
## 54            206    Costa Rica   Ananá             32    Argentina 2017
## 55             NA         Otros   Ananá             32    Argentina 2017
## 56            203        Brasil    Mango             32    Argentina 2013
## 57            210       Ecuador    Mango             32    Argentina 2013
## 58             NA         Otros    Mango             32    Argentina 2013
## 59            203        Brasil    Mango             32    Argentina 2014
## 60            210       Ecuador    Mango             32    Argentina 2014
## 61             NA         Otros    Mango             32    Argentina 2014
## 62            203        Brasil    Mango             32    Argentina 2015
## 63            210       Ecuador    Mango             32    Argentina 2015
## 64             NA         Otros    Mango             32    Argentina 2015
## 65            203        Brasil    Mango             32    Argentina 2016
## 66            210       Ecuador    Mango             32    Argentina 2016
## 67             NA         Otros    Mango             32    Argentina 2016
## 68            203        Brasil    Mango             32    Argentina 2017
## 69            210       Ecuador    Mango             32    Argentina 2017
## 70             NA         Otros    Mango             32    Argentina 2017
## 71            208         Chile     Kiwi             32    Argentina 2013
## 72            417        Italia     Kiwi             32    Argentina 2013
## 73            504 Nueva Zelanda     Kiwi             32    Argentina 2013
## 74             NA         Otros     Kiwi             32    Argentina 2013
## 75            208         Chile     Kiwi             32    Argentina 2014
## 76            417        Italia     Kiwi             32    Argentina 2014
## 77            504 Nueva Zelanda     Kiwi             32    Argentina 2014
## 78             NA         Otros     Kiwi             32    Argentina 2014
## 79            208         Chile     Kiwi             32    Argentina 2015
## 80            417        Italia     Kiwi             32    Argentina 2015
## 81            504 Nueva Zelanda     Kiwi             32    Argentina 2015
## 82             NA         Otros     Kiwi             32    Argentina 2015
## 83            208         Chile     Kiwi             32    Argentina 2016
## 84            417        Italia     Kiwi             32    Argentina 2016
## 85            504 Nueva Zelanda     Kiwi             32    Argentina 2016
## 86             NA         Otros     Kiwi             32    Argentina 2016
## 87            208         Chile     Kiwi             32    Argentina 2017
## 88            417        Italia     Kiwi             32    Argentina 2017
## 89            504 Nueva Zelanda     Kiwi             32    Argentina 2017
## 90             NA         Otros     Kiwi             32    Argentina 2017
## 91            208         Chile    Palta             32    Argentina 2013
## 92            218       México    Palta             32    Argentina 2013
## 93            222         Perú    Palta             32    Argentina 2013
## 94             NA         Otros    Palta             32    Argentina 2013
## 95            208         Chile    Palta             32    Argentina 2014
## 96            218       México    Palta             32    Argentina 2014
## 97            222         Perú    Palta             32    Argentina 2014
## 98             NA         Otros    Palta             32    Argentina 2014
## 99            208         Chile    Palta             32    Argentina 2015
## 100           218       México    Palta             32    Argentina 2015
## 101           222         Perú    Palta             32    Argentina 2015
## 102            NA         Otros    Palta             32    Argentina 2015
## 103           208         Chile    Palta             32    Argentina 2016
## 104           218       México    Palta             32    Argentina 2016
## 105           222         Perú    Palta             32    Argentina 2016
## 106            NA         Otros    Palta             32    Argentina 2016
## 107           208         Chile    Palta             32    Argentina 2017
## 108           218       México    Palta             32    Argentina 2017
## 109           222         Perú    Palta             32    Argentina 2017
## 110            NA         Otros    Palta             32    Argentina 2017
##     moneda_cod  moneda   totales
## 1          USD Dolares 151963.47
## 2          USD Dolares  30271.17
## 3          USD Dolares   4802.20
## 4          USD Dolares   4765.58
## 5          USD Dolares      0.00
## 6          USD Dolares 162352.90
## 7          USD Dolares  37248.63
## 8          USD Dolares   6372.06
## 9          USD Dolares   7660.75
## 10         USD Dolares      0.00
## 11         USD Dolares 156409.67
## 12         USD Dolares  41815.06
## 13         USD Dolares   8847.91
## 14         USD Dolares   7907.47
## 15         USD Dolares      0.00
## 16         USD Dolares 156873.56
## 17         USD Dolares  38354.46
## 18         USD Dolares   9137.90
## 19         USD Dolares   4797.27
## 20         USD Dolares     14.56
## 21         USD Dolares 188401.45
## 22         USD Dolares  37432.23
## 23         USD Dolares   8876.43
## 24         USD Dolares   4177.66
## 25         USD Dolares        NA
## 26         USD Dolares   5825.50
## 27         USD Dolares    602.36
## 28         USD Dolares    774.47
## 29         USD Dolares    437.76
## 30         USD Dolares     88.13
## 31         USD Dolares   5825.50
## 32         USD Dolares   6101.07
## 33         USD Dolares    942.50
## 34         USD Dolares   1042.22
## 35         USD Dolares    482.37
## 36         USD Dolares      0.00
## 37         USD Dolares   6101.07
## 38         USD Dolares   5952.36
## 39         USD Dolares    885.80
## 40         USD Dolares    803.41
## 41         USD Dolares    623.25
## 42         USD Dolares      0.00
## 43         USD Dolares   5952.36
## 44         USD Dolares   6361.72
## 45         USD Dolares   1269.51
## 46         USD Dolares   1142.32
## 47         USD Dolares    360.18
## 48         USD Dolares      0.00
## 49         USD Dolares   6361.72
## 50         USD Dolares   8085.51
## 51         USD Dolares   1778.53
## 52         USD Dolares    898.80
## 53         USD Dolares    157.89
## 54         USD Dolares    200.94
## 55         USD Dolares   8085.51
## 56         USD Dolares   2005.83
## 57         USD Dolares    275.18
## 58         USD Dolares      0.00
## 59         USD Dolares   2152.45
## 60         USD Dolares    144.23
## 61         USD Dolares      0.00
## 62         USD Dolares   2189.14
## 63         USD Dolares     85.50
## 64         USD Dolares      0.00
## 65         USD Dolares   2219.05
## 66         USD Dolares     55.84
## 67         USD Dolares      0.00
## 68         USD Dolares   2749.70
## 69         USD Dolares     28.79
## 70         USD Dolares      0.00
## 71         USD Dolares  11316.54
## 72         USD Dolares   4159.50
## 73         USD Dolares        NA
## 74         USD Dolares     58.67
## 75         USD Dolares   4611.40
## 76         USD Dolares   5022.60
## 77         USD Dolares     47.58
## 78         USD Dolares      0.00
## 79         USD Dolares  11277.40
## 80         USD Dolares   4482.19
## 81         USD Dolares        NA
## 82         USD Dolares      0.00
## 83         USD Dolares   7916.80
## 84         USD Dolares   6091.73
## 85         USD Dolares    215.61
## 86         USD Dolares      0.00
## 87         USD Dolares   9520.45
## 88         USD Dolares   7825.25
## 89         USD Dolares    217.24
## 90         USD Dolares        NA
## 91         USD Dolares  17692.93
## 92         USD Dolares      0.00
## 93         USD Dolares      0.00
## 94         USD Dolares      0.00
## 95         USD Dolares  25466.34
## 96         USD Dolares      0.00
## 97         USD Dolares      0.00
## 98         USD Dolares      0.00
## 99         USD Dolares  25322.14
## 100        USD Dolares      0.00
## 101        USD Dolares      0.00
## 102        USD Dolares      0.00
## 103        USD Dolares  24510.68
## 104        USD Dolares    760.45
## 105        USD Dolares      0.00
## 106        USD Dolares      0.00
## 107        USD Dolares  40222.21
## 108        USD Dolares   1386.43
## 109        USD Dolares   1619.81
## 110        USD Dolares      0.00

b)Resumen

str(Frutas)

## 'data.frame':    110 obs. of  9 variables:
##  $ paisorigen_id : int  210 202 221 203 NA 210 202 221 203 NA ...
##  $ pais_origen   : chr  "Ecuador" "Bolivia" "Paraguay" "Brasil" ...
##  $ producto      : chr  "Banana" "Banana" "Banana" "Banana" ...
##  $ paisdestino_id: int  32 32 32 32 32 32 32 32 32 32 ...
##  $ pais_destino  : chr  "Argentina" "Argentina" "Argentina" "Argentina" ...
##  $ aÃ.o          : int  2013 2013 2013 2013 2013 2014 2014 2014 2014 2014 ...
##  $ moneda_cod    : chr  "USD" "USD" "USD" "USD" ...
##  $ moneda        : chr  "Dolares" "Dolares" "Dolares" "Dolares" ...
##  $ totales       : num  151963 30271 4802 4766 0 ...

head(Frutas)

##   paisorigen_id pais_origen producto paisdestino_id pais_destino aÃ.o
## 1           210     Ecuador   Banana             32    Argentina 2013
## 2           202     Bolivia   Banana             32    Argentina 2013
## 3           221    Paraguay   Banana             32    Argentina 2013
## 4           203      Brasil   Banana             32    Argentina 2013
## 5            NA       Otros   Banana             32    Argentina 2013
## 6           210     Ecuador   Banana             32    Argentina 2014
##   moneda_cod  moneda   totales
## 1        USD Dolares 151963.47
## 2        USD Dolares  30271.17
## 3        USD Dolares   4802.20
## 4        USD Dolares   4765.58
## 5        USD Dolares      0.00
## 6        USD Dolares 162352.90

tail(Frutas)

##     paisorigen_id pais_origen producto paisdestino_id pais_destino aÃ.o
## 105           222       Perú    Palta             32    Argentina 2016
## 106            NA       Otros    Palta             32    Argentina 2016
## 107           208       Chile    Palta             32    Argentina 2017
## 108           218     México    Palta             32    Argentina 2017
## 109           222       Perú    Palta             32    Argentina 2017
## 110            NA       Otros    Palta             32    Argentina 2017
##     moneda_cod  moneda  totales
## 105        USD Dolares     0.00
## 106        USD Dolares     0.00
## 107        USD Dolares 40222.21
## 108        USD Dolares  1386.43
## 109        USD Dolares  1619.81
## 110        USD Dolares     0.00

dim(Frutas)

## [1] 110   9

c)

require(tidyverse)

## Loading required package: tidyverse

## Warning: package 'tidyverse' was built under R version 4.1.2

## -- Attaching packages --------------------------------------- tidyverse 1.3.1 --

## v ggplot2 3.3.5     v purrr   0.3.4
## v tibble  3.1.5     v dplyr   1.0.7
## v tidyr   1.1.4     v stringr 1.4.0
## v readr   2.1.0     v forcats 0.5.1

## Warning: package 'ggplot2' was built under R version 4.1.2

## Warning: package 'tidyr' was built under R version 4.1.2

## Warning: package 'readr' was built under R version 4.1.2

## Warning: package 'purrr' was built under R version 4.1.2

## Warning: package 'forcats' was built under R version 4.1.2

## -- Conflicts ------------------------------------------ tidyverse_conflicts() --
## x dplyr::filter() masks stats::filter()
## x dplyr::lag()    masks stats::lag()

  Chile<-(Frutas%>%select(aÃ.o,pais_origen,producto,moneda_cod,moneda,totales)
    %>%group_by(pais_origen)
    %>%filter(pais_origen=="Chile"))
  Chile

## # A tibble: 10 x 6
## # Groups:   pais_origen [1]
##     aÃ.o pais_origen producto moneda_cod moneda  totales
##    <int> <chr>       <chr>    <chr>      <chr>     <dbl>
##  1  2013 Chile       Kiwi     USD        Dolares  11317.
##  2  2014 Chile       Kiwi     USD        Dolares   4611.
##  3  2015 Chile       Kiwi     USD        Dolares  11277.
##  4  2016 Chile       Kiwi     USD        Dolares   7917.
##  5  2017 Chile       Kiwi     USD        Dolares   9520.
##  6  2013 Chile       Palta    USD        Dolares  17693.
##  7  2014 Chile       Palta    USD        Dolares  25466.
##  8  2015 Chile       Palta    USD        Dolares  25322.
##  9  2016 Chile       Palta    USD        Dolares  24511.
## 10  2017 Chile       Palta    USD        Dolares  40222.

Ganancia Palta

require(tidyverse)
DatosChile<-(Frutas%>%select(aÃ.o,pais_origen,producto,moneda_cod,moneda,totales))%>%group_by(pais_origen)%>%filter(pais_origen=="Chile")
Palta<-DatosChile%>%filter(producto=="Palta")
Gananciapalta<-Palta%>%summarise(sum(totales))
Gananciapalta

## # A tibble: 1 x 2
##   pais_origen `sum(totales)`
##   <chr>                <dbl>
## 1 Chile              133214.

Ganancia del Kiwi

require(tidyverse)
DatosChile<-(Frutas%>%select(aÃ.o,pais_origen,producto,moneda_cod,moneda,totales))%>%group_by(pais_origen)%>%filter(pais_origen=="Chile")
Kiwi<-DatosChile%>%filter(producto=="Kiwi")
Gananciakiwi<-Kiwi%>%summarise(sum(totales))
Gananciakiwi

## # A tibble: 1 x 2
##   pais_origen `sum(totales)`
##   <chr>                <dbl>
## 1 Chile               44643.

d)

e)

require(tidyverse)
names(Frutas)

## [1] "paisorigen_id"  "pais_origen"    "producto"       "paisdestino_id"
## [5] "pais_destino"   "aÃ.o"           "moneda_cod"     "moneda"        
## [9] "totales"

DatosChile<-(Frutas%>%select(aÃ.o,pais_origen,producto,moneda_cod,moneda,totales))%>%group_by(pais_origen)%>%filter(pais_origen=="Chile")
Kiwi<-DatosChile%>%filter(producto=="Kiwi")
Palta<-DatosChile%>%filter(producto=="Palta")

ganancia del Kiwi

Gananciakiwi<-Kiwi%>%summarise(sum(totales))

Ganancia Palta

Gananciapalta<-Palta%>%summarise(sum(totales))

Grafica

require(plotly)

## Loading required package: plotly

## Warning: package 'plotly' was built under R version 4.1.2

## 
## Attaching package: 'plotly'

## The following object is masked from 'package:ggplot2':
## 
##     last_plot

## The following object is masked from 'package:stats':
## 
##     filter

## The following object is masked from 'package:graphics':
## 
##     layout

df<-data.frame(Kiwi$pais_origen,Kiwi$totales,Palta$totales)
df

##   Kiwi.pais_origen Kiwi.totales Palta.totales
## 1            Chile     11316.54      17692.93
## 2            Chile      4611.40      25466.34
## 3            Chile     11277.40      25322.14
## 4            Chile      7916.80      24510.68
## 5            Chile      9520.45      40222.21

plot_ly(df,x=Kiwi$pais_origen,y=Kiwi$totales,name="Kiwi",type="bar")%>%
  add_trace(y=Palta$totales,name="Palta")